Improving Research-Policy Relationships: Lessons from the Case of Literacy Paper prepared for the OISE/UT International Literacy Conference: Literacy Policies for the Schools We Need Toronto
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between research and policy, a long-standing concern in education, has taken on even greater salience in recent years. Researchers feel that their knowledge is not given sufficient weight in policy or practice while policy-makers feel that they cannot get timely assistance with the questions of importance to them. The picture is not as bad as often claimed; in fact, research has had strong impacts on policy in education over time. A main barrier to greater impact is the reality that research and policy are different contexts for knowledge production and use, each producing its own incentives, constraints and pressures. Stronger links between research and policy are possible if there is greater understanding of the realities of each context and the links that can exist between them. Politics and policy-making are not well understood by those who are not directly involved, so this paper focuses largely on the nature of government and policymaking, and how research might influence that process more effectively with specific reference to issues of early literacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,145 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,064 |
| Communication savante | 0,044 | 0,045 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».